在DeepSeek極低成本的推動下，開源模型和閉源模型之間的差距顯著縮小，掀起了一輪國產(chǎn)AI芯片廠商競相適配的風(fēng)潮。自2月1日以來，多家國產(chǎn)頭部AI芯片廠商宣布與DeepSeek旗下不同模型展開適配工作，據(jù)統(tǒng)計，目前至少有20家國內(nèi)廠商參與其中。

AI芯片市場主要包括CPU、GPU、ASIC、FPGA等不同類型芯片。隨著AI對大規(guī)模并行計算的需求增加，GPU芯片需求迅速攀升，導(dǎo)致英偉達(dá)業(yè)績和股價雙升。然而，DeepSeek的出現(xiàn)意味著AI推理側(cè)成本正在快速下降，這將帶動更廣泛的應(yīng)用市場涌現(xiàn)。這意味著不僅GPU芯片，在AI推理領(lǐng)域具有細(xì)分優(yōu)勢的ASIC、FPGA等芯片也將迎來豐富的機遇。多位業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，這有望推動國內(nèi)廠商在推理側(cè)與英偉達(dá)競爭市場份額。

盡管此前DeepSeek多采用英偉達(dá)GPU系列芯片，更多適配CUDA生態(tài)，但國產(chǎn)芯片如何在這種條件下?lián)屨几喾蓊~，以及是否會擠壓英偉達(dá)的市場，成為業(yè)內(nèi)的關(guān)注焦點。

伴隨DeepSeek席卷全球，國內(nèi)芯片廠商也紛紛行動。例如，2月2日，Gitee AI宣布上線多個尺寸的DeepSeek R1模型，并部署在國產(chǎn)沐曦曦云GPU上。2月5日，Gitee AI再次宣布，DeepSeek-V3全精度滿血版可以在沐曦訓(xùn)推一體GPU上成功運行。天數(shù)智芯也在短時間內(nèi)完成了與DeepSeek R1的適配工作，并上線了多款不同參數(shù)模型服務(wù)。燧原科技則完成對DeepSeek全量模型的適配。

這些廠商尤其重視“適配速度”，率先適配的是參數(shù)量較小的蒸餾模型，而MoE基礎(chǔ)模型的適配時間明顯更長。這表明國內(nèi)AI芯片廠商試圖展示其在AI生態(tài)適配方面的速度和實力。

英偉達(dá)GPU芯片在全球范圍內(nèi)廣泛應(yīng)用，形成了硬件GPU芯片、軟件CUDA生態(tài)和NV Link連接三大護(hù)城河。國產(chǎn)芯片要在GPU領(lǐng)域加速發(fā)展，生態(tài)建設(shè)至關(guān)重要。目前，一些國產(chǎn)芯片選擇自主架構(gòu)，從垂直應(yīng)用領(lǐng)域構(gòu)建生態(tài)；另一些則兼容CUDA生態(tài)來推動發(fā)展。

海光信息指出，因其DCU芯片采用了GPGPU通用加速計算架構(gòu)，DeepSeek模型可以直接在其DCU上運行，無需大量適配工作，主要任務(wù)是進(jìn)行精度驗證和性能優(yōu)化。

眾多國產(chǎn)AI芯片廠商與DeepSeek的快速適配是中國芯片國際化突擊的第一步。通過合作，中國芯片廠商加速了深度學(xué)習(xí)框架和分布式訓(xùn)練適配，推動了“國產(chǎn)算力+國產(chǎn)大模型”閉環(huán)生態(tài)的發(fā)展。DeepSeek通過模型蒸餾技術(shù)和高效的算法優(yōu)化，降低了模型對硬件算力的要求，使得國產(chǎn)AI芯片在推理端可以快速實現(xiàn)商業(yè)化。不過，訓(xùn)練端國產(chǎn)芯片與英偉達(dá)仍存在差距，且中國AI芯片生態(tài)碎片化問題需要進(jìn)一步解決。

近期，包括OpenAI、豆包、百度等巨頭也證實了推理側(cè)成本正在快速下降。行業(yè)關(guān)注點從訓(xùn)練環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)向推理環(huán)節(jié)。海外云服務(wù)廠商如谷歌、Meta、亞馬遜等也在財報中提到了自研推理芯片的進(jìn)展。預(yù)期在DeepSeek驅(qū)動下，CSP業(yè)者將更積極投入較低成本的自有ASIC方案，并從AI訓(xùn)練重心轉(zhuǎn)向AI推理。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，ASIC芯片和GPU芯片將在未來市場中共存。云端業(yè)者除了采用英偉達(dá)GPU外，還在積極研發(fā)自身ASIC芯片，以降低對英偉達(dá)芯片的依賴度和支出成本。盡管ASIC在某些特定推理場景中會蠶食GPU的市場份額，但不會導(dǎo)致GPU需求總體下降。兩者市場需求可能互為補充，而非簡單替代。